Valori anomali ed osservazioni influenti nel modello di regressione
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-3- Un'altra causa che può invalidare un modello, deriva dalla qualità e dalla quantità dei dati a disposizione e dal metodo di stima usato per i parametri incogniti. È evidente che se le informazioni derivanti dall'osservazione del fenomeno sono poche e/o scarsamente attendibili, anche il modello elaborato avrà scarso potere rappresentativo ed interpretativo. In tal caso è necessario prendere in considerazione dati più numerosi ed attendibili. Se ciò non è possibile, bisogna ridefinire nuove variabili strettamente correlate alle precedenti per le quali l'attendibilità delle informazioni sia più elevata. Bisogna aggiungere, anche, che la presenza di dati anomali o di osservazioni che influenzano particolarmente la stima del modello può portare all'invalidazione del modello stesso. Molto spesso le cause sopra elencate si verificano congiuntamente ed in tal caso risulta abbastanza problematico arrivare ad una formulazione del modello che dia risultati accettabili. Un esempio di modello lineare è mostrato in Figura 1 dove viene rappresentato un diagramma relativo ad un modello di regressione a due variabili (modello di regressione semplice). Tale modello consente una immediata esemplificazione grafica e geometrica che non è più possibile quando si considera più di un regressore. Nella Figura 1, date le osservazioni sulle variabili X ed Y, rappresentate dai punti nel diagramma, è riportata la funzione di regressione lineare della variabile Y su un
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Valori anomali ed osservazioni influenti nel modello di regressione
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Informazioni tesi
Autore: | Giovanni Spanò |
Tipo: | Tesi di Laurea |
Anno: | 1998-99 |
Università: | Università degli Studi di Siena |
Facoltà: | Scienze economiche e bancarie di Siena |
Corso: | Scienze Statistiche ed Economiche |
Relatore: | Stefania Naddeo |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 77 |
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